作者：陈虹潞,黄向华 单位：沈阳发动机设计研究所 出版：《航空发动机》2020年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHKFJ2020020070 DOC编号：DOCHKFJ2020020079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为保持较高诊断正确率，缩短训练时间，满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求，提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量，结合深度学习网络的多层结构，完成了对输入样本的特征提取，通过核函数实现了高维空间映射分类。数字仿真表明：算法分类正确率高，训练时间短，可应用于航空发动机控制系统的故障诊断。

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